Acest articol explorează integrarea inovatoare a învățării prin întărire (RL) în platforma de automatizare a chestionarelor a Procurize. Tratând fiecare șablon de chestionar ca pe un agent RL care învață din feedback, sistemul ajustează automat formularea întrebărilor, maparea dovezilor și ordonarea priorităților. Rezultatul este un timp de răspuns mai rapid, o acuratețe mai mare a răspunsurilor și o bază de cunoștințe în continuă evoluție, aliniată la peisajele regulatorii în schimbare.

Acest articol explorează o abordare nouă care folosește învățarea prin recompensă pentru a crea șabloane de chestionare auto‑optimizate. Prin analizarea fiecărui răspuns, a buclei de feedback și a rezultatului auditului, sistemul își rafinează automat structura șablonului, formularea și sugestiile de dovezi. Rezultatul este un răspuns mai rapid și mai precis la chestionarele de securitate și conformitate, reducerea efortului manual și o bază de cunoștințe în continuă îmbunătățire care se adaptează la reglementările în evoluție și la așteptările clienților.